66 P. LANDAIS1collecter lesdonnéesProfessionnels<strong><strong>de</strong>s</strong> <strong>maladies</strong> raresrapporterBase <strong>de</strong> données <strong>de</strong> production2Contrôle qualité3réorganiser les donnéesEntrepôt<strong>de</strong>données5Déci<strong>de</strong>urs / Recherche CliniquePatients / FamillesWeb-SIGinterroger4Fig. 2. – Système d’information CEMARA pour les <strong>maladies</strong> rares : principe général.<strong>de</strong> satisfaire les besoins conjugués en information sur les <strong>maladies</strong> rares pour lespatients et leurs familles, les professionnels, l’administration sanitaire, l’assurancemaladie et les chercheurs.Pour étudier l’épidémiologie <strong><strong>de</strong>s</strong> <strong>maladies</strong> rares, nous avons développé un systèmed’information dans le cadre du programme CEMARA [70]. Il collige les données<strong><strong>de</strong>s</strong> <strong>maladies</strong> rares sur la base d’un dossier médical commun minimal. Autour <strong>de</strong>ce noyau sont développés <strong><strong>de</strong>s</strong> « pétales » qui permettent <strong>de</strong> suivre spécifiquementcertaines affections : syndrome néphrotique, néphronophtise, cystinose. Le principerepose sur cinq étapes (fig. 2) analogues à celles que nous avions définies pour lesystème d’information multisource [71] du REIN :− la collection et la saisie du dossier médical commun dans une base <strong>de</strong> productionsécurisée (accord CNIL), avec l’élaboration d’un thesaurus partagé, conçu avecOrphanet ;− le contrôle <strong>de</strong> qualité <strong><strong>de</strong>s</strong> données ;− la réorganisation <strong><strong>de</strong>s</strong> données dans un entrepôt <strong>de</strong> données ;− la formulation <strong>de</strong> requêtes pour fouiller dans l’entrepôt <strong>de</strong> données ;− la mise en forme <strong><strong>de</strong>s</strong> résultats <strong><strong>de</strong>s</strong> requêtes par un Système d’InformationGéographique (SIG) disponibles en ligne pour les utilisateurs, l’analyse <strong><strong>de</strong>s</strong> donnéesépidémiologiques et la modélisation.Ce type <strong>de</strong> système d’information sécurisé via le web a montré son opérationnalitépour le REIN. L’entrepôt <strong>de</strong> données et le SIG <strong>de</strong> CEMARA sont en coursd’élaboration. Plus <strong>de</strong> 2 000 patients présentant une maladie rénale rare ont déjàété colligés. Plus <strong>de</strong> 30 000 dossiers <strong>de</strong> patients présentant une maladie rare ont étéenregistrés dans la base <strong>de</strong> production par les 32 centres <strong>maladies</strong> rares participantau programme CEMARA.Ce type <strong>de</strong> plateforme permet d’envisager au cours <strong><strong>de</strong>s</strong> prochaines années uneapproche systématisée <strong>de</strong> l’épidémiologie <strong><strong>de</strong>s</strong> <strong>maladies</strong> rares et en particulier dansle domaine <strong><strong>de</strong>s</strong> <strong>maladies</strong> <strong>rénales</strong> rares.
L’ÉPIDÉMIOLOGIE DES MALADIES RÉNALES 67ConclusionL’épidémiologie <strong>de</strong> la maladie rénale chronique recouvre <strong>de</strong> multiples facettes.Nous avons donné quelques exemples issus <strong>de</strong> travaux récents concernant la constitution<strong>de</strong> bases <strong>de</strong> données telles que le REIN pour l’IRT ou CEMARA pour les<strong>maladies</strong> <strong>rénales</strong> rares. Coupler les données <strong>de</strong> dialyse aux données <strong>de</strong> greffe rénalepermettra une meilleure connaissance <strong>de</strong> l’épidémiologie <strong>de</strong> l’IRT. C’est un atoutpour l’orientation <strong>de</strong> la politique sanitaire en matière d’IRT, par exemple dans lecadre <strong>de</strong> l’épidémiologie géographique pour l’élaboration <strong><strong>de</strong>s</strong> prochains schémasrégionaux d’orientation sanitaire. Les données ainsi colligées permettent d’envisager<strong><strong>de</strong>s</strong> scénarios <strong>de</strong> redistribution <strong>de</strong> l’offre ou <strong>de</strong> modélisation multi-états <strong><strong>de</strong>s</strong> trajectoires<strong>de</strong> patients dans la filière <strong>de</strong> soins <strong>de</strong> l’IRT, dialyse et greffe.Pour CEMARA, le recueil systématique <strong><strong>de</strong>s</strong> informations relatives aux patientsatteints d’une maladie rénale rare <strong>de</strong>vrait permettre <strong>de</strong> cerner <strong>de</strong> manière plus appropriéel’épidémiologie <strong>de</strong> ces affections.Une meilleure connaissance <strong><strong>de</strong>s</strong> facteurs <strong>de</strong> risque <strong>de</strong> maladie rénale chroniqueest nécessaire pour améliorer l’efficacité <strong>de</strong> la <strong>néphrologie</strong> clinique et <strong><strong>de</strong>s</strong> réseaux<strong>de</strong> soins qui se mettent en place dans les régions. L’épidémiologie clinique contribueégalement à renforcer la recherche clinique. Par ailleurs, nous avons présenté laplace que la pharmaco-épidémiologie peut jouer dans le suivi <strong>de</strong> l’introduction <strong><strong>de</strong>s</strong>biosimilaires d’érythropoïétine.Ainsi, l’épidémiologie a-t-elle sa place au cœur du dispositif sanitaire <strong><strong>de</strong>s</strong>urveillance et <strong>de</strong> prise en charge <strong><strong>de</strong>s</strong> <strong>maladies</strong> <strong>rénales</strong>.RemerciementsÀ toutes celles et ceux qui ont permis la mise en place du registre REIN et <strong>de</strong>CEMARA.Bibliographie1. Lo u i s PCA. Recherches sur les effets <strong>de</strong> la saignée dans quelques <strong>maladies</strong> inflammatoires, et surl’action <strong>de</strong> l’émétique et <strong><strong>de</strong>s</strong> vésicatoires dans la pneumonie. Paris 1835. Editeur, JB Baillière,Libraire <strong>de</strong> l’Académie royale <strong>de</strong> mé<strong>de</strong>cine : pp. 120.2. Mo r a b i a A. In <strong>de</strong>fense of Pierre Louis who pioneered the epi<strong>de</strong>miological approach to goodmedicine. Clin Epi<strong>de</strong>miol, 2009 ; 62 : 1.e1-5.3. Ma c Ma h o n B, Pu g h TF. Epi<strong>de</strong>miology, principles and methods. Boston, Little, Brown, 1970.4. We e d DL, Mi n k PJ. Roles and responsibilities of epi<strong>de</strong>miologists. Ann Epi<strong>de</strong>miol, 2002 ;12 : 67-72.5. Bo u y e r J, Hé m o n D, Co r d i e r S, et al. Epidémiologie : principes et métho<strong><strong>de</strong>s</strong> quantitatives. Paris,Editions INSERM, 1993 : pp. 498.6. Fr e e d m a n D. From association to causation : some remarks on the history of statistics. Stat Sci,1999 ; 3 : 243-258.7. Nat i o na l Ki d n e y Fo u n dat i o n, Ki d n e y Disease Ou t c o m e s Qua l i t y Initiative : K/DOQI.Clinical practice gui<strong>de</strong>lines for chronic kidney disease : evaluation, classification and stratification.New York (NY), NKF ; 2002.